(57)【要約】  本発明は、環境パラメータを検知する方法であって、環境パラメータの検知レベルを示すセンサデータを提供するように構成されたセンサシステムのための第１キャリブレーションデータを選択する工程と、環境パラメータの表示用に第１キャリブレーションデータをセンサシステムに提供する工程と、センサシステムからセンサデータの複数のアイテムを取得する工程と、第１条件がセンサデータの複数のアイテムによって満たされるか否かを判定する工程と、第１条件が満たされる場合、環境パラメータの表示用に更新されたキャリブレーションデータをセンサシステムに送信する工程と、を含み、更新されたキャリブレーションデータは、第１キャリブレーションデータと、センサデータの複数のアイテムと、に基づく。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサシステムを制御する方法であって、
複数のセンサのそれぞれから、前記複数のセンサのそれぞれにおける環境汚染物質のレベルを示す第１センサデータを取得する工程と、
前記第１センサデータに基づいて第１キャリブレーションデータを決定する工程と、
選択されたセンサから広域通信網を通じて、第２センサデータの複数のアイテムであって前記複数のアイテムのそれぞれは前記選択されたセンサに検知された前記環境汚染物質の前記レベルを示す前記複数のアイテムを取得する工程と、
前記第２センサデータと前記第１キャリブレーションデータとに基づいて前記選択されたセンサのキャリブレーションを決定する工程と、
前記選択されたセンサにおける前記環境汚染物質の前記レベルの指標であって前記キャリブレーションを用いて補正される前記指標を提供する工程と、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
第１条件が前記第２センサデータの前記複数のアイテムによって満たされるか否かを判定し、前記第１条件が満たされる場合に、
（１）前記第１キャリブレーションデータと、
（２）前記第２センサデータの前記複数のアイテムに基づく第２キャリブレーションデータと、
の組合せに基づいて前記キャリブレーションを決定する工程、
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記組合せは、
前記第２キャリブレーションデータの重み、
を含む、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記重みは、前記第２センサデータの前記複数のアイテムの個数に基づく、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記個数は、
第１品質基準を満たす前記複数のアイテムの個数、
を含む、
請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記第１品質基準は、
前記環境汚染物質の予想レベルからの最大偏差、
を含む、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記重みは、
制御変数の選択された範囲における前記第２キャリブレーションデータの、
（１）勾配と、
（２）値と、
の少なくとも１つに基づく、
請求項３乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記重みは、前記第２キャリブレーションデータの単調性条件に基づく、
請求項３乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記第２センサデータの追加のアイテムを取得する工程と、
前記追加のアイテムに基づいて、
（１）前記第２キャリブレーションデータと、
（２）前記重みと、
の少なくとも１つを更新する工程と、
を含む、
請求項３乃至８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記第１条件が満たされない限り、
前記キャリブレーションは、前記第１キャリブレーションデータである、
請求項２乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記第１条件は、前記第２センサデータの前記アイテムの個数に基づく、
請求項２乃至１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記第１条件は、
制御変数の値あたりの最小の個数、
を含む、
請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記選択されたセンサの前記キャリブレーションは、
制御変数を、前記選択されたセンサにより提供された信号であって、環境パラメータの前記レベルを示す信号に、関連付ける、
請求項１乃至１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
第２センサデータの前記アイテムのそれぞれは、
制御変数データ値と、
前記制御変数データ値に対応する前記環境汚染物質の前記レベルを示すレベルデータ値と、
を含む、
請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記第２キャリブレーションデータを決定するために、選択されたデータモデルを前記第２センサデータにフィッティングする工程、
を含む、
請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
センサシステムを制御するように構成されるサーバであって、
前記サーバは、
複数のセンサのそれぞれから取得された第１センサデータに基づいて決定される第１キャリブレーションデータを保存するデータストアと、
広域通信網を通じて複数のセンサシステムと通信するように構成される広域通信インタフェースと、
コントローラと、
を含み、
前記第１センサデータは、前記複数のセンサのそれぞれにおける環境汚染物質のレベルを示し、
前記複数のセンサシステムのそれぞれは、前記環境汚染物質の前記レベルを検知するセンサを含み、
前記コントローラは、
前記複数のセンサシステムの選択された１つから、第２センサデータの複数のアイテムであって、各アイテムは前記選択されたセンサシステムによって検知された前記環境汚染物質の前記レベルを示す、前記複数のアイテムを取得し、
前記第２センサデータと前記第１キャリブレーションデータとに基づいて前記選択されたセンサシステムのキャリブレーションを決定し、
前記キャリブレーションを、前記広域通信網を通じて、前記選択されたセンサシステムに提供する、
ことを特徴とするサーバ。
【請求項１７】
前記コントローラは、
請求項２乃至１５のいずれかに記載の方法を実行するように構成される、
請求項１６記載のサーバ。
【請求項１８】
地理的区域の周囲に分布した複数のセンシングデバイスのそれぞれから、環境汚染物質のレベルを示す第１センサデータを取得する工程と、
前記第１センサデータに基づきキャリブレーションデータを決定する工程と、
選択されたセンシングデバイスから、前記選択されたセンシングデバイスの地理的位置における前記環境汚染物質の前記レベルを示すデータを取得する工程と、
前記キャリブレーションデータと、前記選択されたセンサからの前記データと、に基づいて、前記選択されたセンシングデバイスの前記地理的位置における前記環境汚染物質の前記レベルを決定する工程と、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１９】
前記キャリブレーションデータは、
（１）前記第１センサデータに基づく第１キャリブレーションデータと、
（２）前記選択されたセンシングデバイスから取得された第２センサデータに基づく第２キャリブレーションデータと、
の組合せ、
を含む、
請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
前記組合せにおける前記第２キャリブレーションデータの重みを、前記第２センサデータのアイテムの総数に基づき決定する工程、
を含む、
請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
前記第２センサデータの追加のアイテムを取得する工程と、
（ａ）前記追加のアイテムに基づく前記第２キャリブレーションデータと、
（ｂ）前記重みと、
の少なくとも１つを更新する工程と、
を含む、
請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記キャリブレーションデータは、
制御パラメータと、前記環境パラメータの前記レベルを示すセンサ信号と、の関係、
を含む、
請求項１８乃至２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
前記制御パラメータは、
温度、
を含み、
前記環境汚染物質は、
一酸化炭素、
を含む、
請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記関係を決定するために、選択されたデータモデルを前記第２センサデータにフィッティングする工程、
を含む、
請求項２２または２３記載の方法。
【請求項２５】
移動体通信ハンドセットを操作する方法であって、
環境汚染物質のレベルを検知するように構成されたセンサの一意の識別子を取得するために、前記移動体通信ハンドセットにおける前記センサと通信する工程と、
前記一意の識別子を前記移動体通信ハンドセットから遠隔装置に広域通信網を通じて送信する工程と、
前記環境汚染物質の前記レベルを検知するように構成された複数のセンサのそれぞれから取得された第１センサデータに基づいて決定される第１キャリブレーションデータであって、前記一意の識別子に基づいて前記遠隔装置において選択される第１キャリブレーションデータに基づいて、前記広域通信網を通じて、前記センサのキャリブレーションを受信する工程と、
前記移動体通信ハンドセットにおける前記センサから、第２センサデータの複数のアイテムを取得する工程と、
前記キャリブレーションと前記第２センサデータとに基づいて前記移動体通信ハンドセットにおける前記環境汚染物質の前記レベルを表示する工程と、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２６】
前記第２センサデータの前記複数のアイテムを前記遠隔装置に送信する工程と、
前記第２センサデータの前記複数のアイテムに基づいて前記キャリブレーションを更新する工程と、
を含む、
請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
前記更新する工程は、
前記第１キャリブレーションデータと前記第２センサデータとに基づいて前記遠隔装置から更新されたキャリブレーションデータを取得する工程、
を含む、
請求項２６記載の方法。
【請求項２８】
環境パラメータを検知する方法であって、
前記環境パラメータの検知レベルを示すセンサデータを提供するように構成されたセンサシステムのための第１キャリブレーションデータを選択する工程と、
前記環境パラメータを示す用に前記第１キャリブレーションデータを前記センサシステムに提供する工程と、
前記センサシステムから前記センサデータの複数のアイテムを取得する工程と、
第１条件が前記センサデータの前記複数のアイテムによって満たされるか否かを判定する工程と、
前記第１条件が満たされる場合、前記環境パラメータを示す用に更新されたキャリブレーションデータを前記センサシステムに送信する工程と、
を含み、
前記更新されたキャリブレーションデータは、前記第１キャリブレーションデータと、前記センサデータの前記複数のアイテムと、に基づく、
ことを特徴とする方法。
【請求項２９】
前記更新されたキャリブレーションデータを、
（１）前記第１キャリブレーションデータと、
（２）前記センサデータの前記複数のアイテムに基づく第２キャリブレーションデータと、
の重み付き組合せに基づいて決定する工程、
を含む、
請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
前記重みは、
前記第２センサデータの前記複数のアイテムの個数に基づく、
請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
前記個数は、
第１品質基準を満たす前記複数のアイテムの個数、
を含む、
請求項３０記載の方法。
【請求項３２】
前記第１品質基準は、
前記汚染物質の予想レベルからの最大偏差、
を含む、
請求項３１記載の方法。
【請求項３３】
前記重みは、
制御変数の選択された範囲における前記第２キャリブレーションデータの、
（１）勾配と、
（２）値と、
の少なくとも１つに基づく、
請求項２９乃至３２のいずれかに記載の方法。
【請求項３４】
前記第２キャリブレーションデータは、
制御パラメータと、前記環境パラメータの前記レベルを示すセンサ信号と、の関係、
を含む、
請求項２９乃至３３のいずれかに記載の方法。
【請求項３５】
前記関係を決定するために、選択されたデータモデルを前記第２センサデータにフィッティングする工程、
を含む、
請求項３４記載の方法。
【請求項３６】
前記第１キャリブレーションデータの選択は、
複数のセンサのそれぞれから、前記複数のセンサのそれぞれにおける前記環境パラメータのレベルを示す第１センサデータを取得する工程と、
前記第１センサデータを制御変数に関連付けるキャリブレーションデータを選択する工程と、
をさらに含む、
請求項２８乃至３５のいずれかに記載の方法。
【請求項３７】
前記センサシステムから識別子データを受信する工程と、
前記識別子データに基づいて前記第１キャリブレーションデータを選択する工程と、
を含む、
請求項２８乃至３６のいずれかに記載の方法。
【請求項３８】
請求項１乃至１５または１８乃至３７のいずれかの方法を実行させるためにプロセッサをプログラムするように構成されたプログラムイン命令、
を含む、
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はセンシング技術に関し、特にセンサの読取りの精度を高める方法と装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近の科学研究によれば、一定の環境汚染物質に習慣的に曝されていると健康に重大な悪影響が及ぶ恐れがある。そのような悪影響の発生度合いは、成分のレベル（例えば、濃度）に著しく影響される。直ちに有毒なレベルより低いレベルであっても、成分によっては心身の健康を損なう恐れがある。
【０００３】
温度、圧力、大気中の成分のレベル（湿度、ＣＯ２、過剰のＯ２、Ｏ３、その他の汚染物質など）などの環境パラメータは、様々な方法で測定される。通常、測定方法は、要求される精度のレベルに応じて選択される。
【０００４】
一例として、家庭用一酸化炭素報知器は、通常、数１００百万分率（ｐｐｍ）の一酸化炭素のレベルを検出可能であり、約±３０ｐｐｍの精度を有している。この精度レベルは、この種の汚染物質が直ちに有毒となるレベルを検出する場合は有用であるが、それよりはるかに低いレベルに習慣的に曝されることにより生じる害の回避、および／または、保護を試みたときに関連するかもしれないレベルを扱う場合は有用性が低い。低レベルの一酸化炭素への長期間の暴露は、例えば、思考困難または集中困難などの神経症状、および、例えば、直ぐに苛立つ、憂鬱になる、衝動的・非合理的な判断をするなどの情動変化を引き起こす可能性があることがわかっている。
【０００５】
長期の習慣的な暴露の後にこのような影響を与えることがわかっているレベルは、大半の標準的検出器の検出限界よりはるかに低いかもしれない。実際に、安全なレベルと有害なレベルとの差異は、通常の検出器の解像限界より小さいかもしれない。
【０００６】
全ての定住するかもしれない区域、または、定期的に訪問するかもしれない区域に高感度のセンサを提供することは、順当な解決策のように思われる。しかしながら、この解決策は、高精度のセンサを多数の提供を必要とする。このため、センサの設置や保全の費用は言うまでもなく、センサユニット自体にかかる費用は、莫大なものになる。なお、一酸化炭素のモニタリングは、あくまでも環境パラメータの測定の一例である。
【０００７】
キャリブレーション（例えば、測定システムの入力と出力との関係）は、キャリブレーション手順により確定される。このキャリブレーション手順は、センサの出力を観察するために、既知の値または一連の既知の値をセンサに適用することを伴ってもよい。キャリブレーションは、そのような既知の値の範囲の適用と、センサの出力の観察と、により、決定される。このようなキャリブレーション手順は、センサの読取りの精度を高めるかもしれないが、概して時間と費用がかかる。このため、大量生産されるセンサは、通常、ある特定種類の全てのセンサが同一のセンシング特性を有すると仮定して、製造時に一様に校正（キャリブレーション）される。一方、センサごとに個別にキャリブレーションするとさらに膨大な費用と手間がかかる。このため、実際には、より正確なデータを提供するセンサを単に購入する方がよいこともある。
【発明の概要】
【０００８】
本発明の態様および例は添付した特許請求の範囲に詳述されており、前述の技術的問題の少なくとも一部を解決することを目的としている。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
以下、本開示の実施形態について添付図面を参照して説明するが、これらはあくまでも例示のためのものである。
【図１】図１は、サーバと複数のセンサシステムとを備えるネットワークを示す。
【図２】図２は、図１に示したセンサシステムのいずれかなどのセンサシステムの制御方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、図２の制御方法などの方法に従って一酸化炭素センサのネットワークを制御する例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、地理的区域の周囲に分布した複数のセンサを備える装置を示す。
【図５】図５は、移動体通信ハンドセットとセンサとを備えるセンサシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
各図において、同様の構成要素を示すために、同様の参照数字が用いられている。
【００１１】
図１は、サーバと複数のセンサシステム２６，２８，３０を備えたネットワークを示す。サーバ１０は、広域通信網２４を介してセンサシステム２６，２８，３０と通信するように接続される。
【００１２】
特定のセンサシステム２６が最初に配置されると、図１に示されるサーバ１０は、他のセンサシステム２８，３０の集合から導かれるキャリブレーションデータを用いて同特定のセンサシステムから受信したセンサデータをキャリブレーション（校正）する。次いで、サーバ１０は、同特定のセンサシステムのための特定のキャリブレーションを完成させるために、同特定のセンサシステム２６の挙動を経過観察する。サーバ１０により適用されるキャリブレーションは、（センサシステムの集合の挙動により単に決定される）初期状態から遷移して、同特定のセンサシステムのための特定のキャリブレーションへと徐々に経時移行してもよい。この緩やかな移行は、センサシステムの集合からのキャリブレーションと、特定のセンサシステムからのキャリブレーションと、の重み付き組合せを用いて行われてもよい。重みは、特定のセンサシステムからのキャリブレーションの信頼性についての１つ以上の測定基準に基づいてもよい。
【００１３】
図１に示されるセンサシステム２６，２８，３０は、それぞれ移動体通信装置２７とセンサ２９とを備える。移動体通信装置２７は、プロセッサ３２と、データストア３６と、通信インタフェース４０と、ユーザインタフェースと、を備える。このセンサシステムの一例については、図５を参照してより詳細に後述する。
【００１４】
センサ２９は、環境パラメータを検知し、その環境パラメータの検知レベルを移動体通信装置２７に提供するように構成される。さらに、図１に示されるセンサは、温度などの１つ以上の制御変数を検知し、同制御変数を移動体通信装置２７に提供するように構成される。その結果、センサから取得されるデータは、検知対象の環境パラメータに加えて、同環境パラメータがセンサにより測定されたときに検知される１つ以上の制御変数を含んでいてもよい。図３を参照して後述する例では、制御変数は温度であるが、他の制御変数を用いてもよい。
【００１５】
移動体通信装置２７は、センサ２９と通信してセンサ２９からのデータを取得すると共に、広域通信網を通じてそのセンサデータをサーバ１０に通信するように接続される。
【００１６】
図１に示されるサーバ１０は、データストア１６と、広域通信網を通じて通信する広域通信インタフェースと、コントローラ１２と、を備える。データストア１６は、コントローラ１２に接続され、コントローラ１２は、データストア１６からのデータの検索と、新たなデータのデータストア１６への保存と、を行うことができる。コントローラ１２は、広域通信インタフェース１４に接続され、広域通信インタフェース１４は、広域通信網を通じてセンサシステム２６，２８，３０からのセンサデータの受信と、センサシステム２６，２８，３０へのデータの送信およびコマンド信号の送信と、を行うことができる。
【００１７】
広域通信インタフェース１４は、例えば、インターネットなどのパケット交換網を通じて通信する有線または無線のインタフェースを備える。
【００１８】
データストア１６は、１つ以上のセンサシステム２６，２８，３０に関連するデータを保存するように動作可能である。保存される情報は、一般に以下の情報を含む。
１．第１キャリブレーションデータ２０（センサシステム２６，２８，３０のデフォルトキャリブレーションを表す）
２．第２キャリブレーションデータ２２（センサシステム２６，２８，３０のうちの特定のセンサシステム２６のキャリブレーションに関連し、同特定のセンサシステムの識別子に関連付けられる）
３．センサシステム２６，２８，３０から収集されたデータ１８のアイテム（通常、このデータは、検知されたパラメータのレベルを示すレベル値と、同レベルが検知された時のセンサの条件を表す１つ以上の制御変数と、同データを収集したセンサシステムの識別子と、を含む）
【００１９】
コントローラ１２は、センサシステム２６，２８，３０のそれぞれからこのセンサデータ１８のアイテムを取得し、データストア１６にアイテムを記録するように構成される。
【００２０】
また、コントローラ１２は、各センサシステム２６から収集されたセンサデータと、データストアに保存された第１キャリブレーションデータ２０と、に基づいて各センサシステム２６に対するキャリブレーションを決定し、さらにそれらデータを用いて特定のセンサのキャリブレーションを選択するように構成される。
【００２１】
コントローラ１２は、選択された条件を用いて、デフォルトキャリブレーションを使用するか、または代わりに、選択されたセンサ用の特定のキャリブレーションに切り替えるか、を決定するように構成される。そのような条件の一例については図３を参照して後述するが、他の条件を使用してもよい。もっとも単純なケースにおける条件は、十分な数のセンサデータのアイテムが同センサから収集されたか否かの確認を含んでもよい。ただし、条件の追加や条件の変更がされてもよいことは、明らかである。例えば、条件は、十分な数のレベルが一定範囲の制御変数の値の各々において検知されたか否かでもよい。制御変数が一連の離散値においてサンプリングされる場合、条件は、制御変数の値あたりのレベル測定数の最小値として表されてもよい。
【００２２】
また、コントローラ１２は、デフォルトキャリブレーションから切り替える条件が満たされる場合に、
（１）第１キャリブレーションデータ２０と、
（２）同センサから収集されたセンサデータのアイテムに基づいて決定される第２キャリブレーションデータと、
の重み付き組合せとして用いられる特定のキャリブレーションを決定するように構成される。
【００２３】
コントローラ１２は、センサデータのアイテムを選択し、次いでその選択されたセンサデータのアイテムに同センサの種類のデータモデルをフィッティング（適合）させることにより、第２キャリブレーションデータを決定するように構成される。選択されたセンサデータのアイテムは、制御変数の各値において観察される最小センサレベルの推定値を含んでもよい。さらに、または代替として、その選択されたセンサデータのアイテムは、取得された時点に基づいて上記フィッティングにおける重み付けをされてもよい。例えば、直近に取得されたセンサデータは、以前のデータよりも大きく重み付けをされてもよい。また例えば、選択された時間間隔の外で検知されたデータは、微小な、またはゼロの重みが与えられてもよく、このために用いるセンサデータは、ある選択された長さを持つ最新の間隔の間に選択されたデータのみでもよい。この間隔の長さは、キャリブレーションの感度をセンサドリフトに合わせるために、選択されてもよい。
【００２４】
この第２キャリブレーションデータを決定するためにコントローラが用いるデータモデルは、制御変数値をセンサデータ値に関連付ける。したがって、コントローラは、制御変数の関数として変化する可能性のある系統的偏り誤差（例えば、ゼロ誤差またはゼロオフセット）の補正値を決定するために、同データモデルを用いることができる。また、同データモデルは、１つ以上の他の制御変数に関する変化などの追加成分を含んでもよい。この制御変数は、例えば、検知されたデータに関連する他の特定の環境変数から構成されてもよい。
【００２５】
本開示において明らかに、このデータモデルは、基礎データの性質とセンサの種類とに応じて、種々の方法で適用されてもよい。例えば、センサの種類が特定の制御変数の関数として変化する系統的オフセットを示すものであることがわかっている場合、第２キャリブレーションデータは、その関数を反映するデータモデルをセンサデータのアイテムにフィッティングさせることにより取得されてもよい。例えば、この変化が直線的であることがわかっている場合は一次多項式モデルを使用することができ、指数関数的であることがわかっている場合は指数モデルを使用することができ、べき級数的であることがわかっている場合はべき級数モデルを使用することができる。このプロセスの一例については図３を参照して後述するが、その他の例も考えられる。どのように行われたとしても、この手法の結果として、第２キャリブレーションデータは、センサにより検知されたレベルと、制御変数の値と、の関係を含む。同関係が数値的（例えば、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の形式や、その他のデータ値の関連付けの形式）であっても、または、解析的（例えば、等式の形式）であっても、同関係は、センサにより検知されたレベルに対する制御変数の影響を決定するために使用することができる。したがって、制御変数の値が与えられれば、同関係は、その制御変数の検知レベルへの影響を低減するために使用することができる。例えば、制御変数の影響は差し引かれてもよく、あるいは、制御変数の影響は検知レベルからモデル化されてもよい。第２キャリブレーションデータを単独で特定のセンサシステムのキャリブレーションとして用いる代わりに、第２キャリブレーションデータ（同特定のセンサに特有）と、第１キャリブレーションデータ（類似のセンサの集合から算出）と、の重み付き組合せは、用いられる。
【００２６】
また、コントローラ１２は、特定のセンサから集められたデータに基づいて重みを決定するように構成される。この重みの決定は、第２キャリブレーションデータの算出に用いたセンサデータのサンプル数（例えば、フィッティングに用いたデータアイテムの単純な個数）に基づく重みを適用することにより行われてもよい。また、より高度な手法が用いられてもよい。例えば、データアイテムの個数は、品質基準に適合するアイテムの個数に制限されてもよい。
【００２７】
この品質基準は、予想レベルからの最大偏差でもよい。例えば、予想レベルは、第２キャリブレーションデータを決定するデータアイテムに適合したモデルに基づくものとしてもよく、その適合から何らかの最大閾値を超えて外れた異常値は、データアイテムの個数の算出時に含まれないようにしてもよい。
【００２８】
データアイテムの個数に基づく重みの使用に加えて、またはその代替として、重みは、特定のセンサ用のキャリブレーションデータの既知の特徴または予想される特徴に基づくものでもよい。例えば、特定のセンサが単調キャリブレーション関数を有することがわかっている場合、コントローラ１２は、第２キャリブレーションデータが単調性から外れた場合にその第２キャリブレーションデータに適用される重みを減らすように構成されてもよい。また別の例では、コントローラ１２は、第２キャリブレーションデータの値（例えば、制御変数の特定の範囲の値）に基づいて重みを選択するように構成されてもよい。さらに、または代替として、第２キャリブレーションデータの勾配を用いて同様の手法が適用されてもよい。そのような手法の１つは、図３を参照して後述する。図３は、フィッティングされたキャリブレーションを集合に基づくデフォルト推定値と組合せるときに、そのフィッティングされたキャリブレーションの低温挙動を用いて、同キャリブレーションに提供する重みが決定されることを示したものである。
【００２９】
次に、図１に示される装置の動作について、図２を参照して説明する。
【００３０】
図２に示されるように、第１キャリブレーションデータを取得するために（５０）、サーバ１０のコントローラ１２は、複数のセンサシステム２６，２８，３０の各々と通信して各センサシステムの各々からセンサデータを取得する（５２）。一般に、この第１センサデータ（２０）は、検知レベルと、データの収集時にそのデータを提供したセンサの制御変数の指標と、を含む。次いで、コントローラ１２は、例えば、制御変数の関数を第１センサデータにフィッティングさせることにより、この第１センサデータに基づく第１キャリブレーションデータを決定する（５４）。
【００３１】
次いで、コントローラ１２は、第１キャリブレーションデータをデータストアに保存する。言うまでもなく、第１キャリブレーションデータが既に決定されている場合は、それをデータストアから検索することで簡単に取得することができる（５０）。同様に、データストア１６に保存された第１キャリブレーションデータは、センサシステム２６，２８，３０から取得された観察結果に基づいて更新されてもよい。この更新は、所定の間隔を置いて（例えば、周期的および／または何らかのトリガ条件に応じて）行われてもよい。このトリガ条件は、センサシステムの数のある閾値レベル（例えば、５％以上、または１０％以上）を越えた増加であってもよい。
【００３２】
次いで、第２センサデータの複数のアイテムは、選択されたセンサシステム２６から広域通信網２４を通じて取得される（５６）。第２センサデータの各アイテムは、選択されたセンサに検知された環境パラメータのレベルと、そのレベルが検知された時の制御変数の値とを示す。
【００３３】
この第２センサデータと第１キャリブレーションデータ２０とを用いて、サーバ１０のコントローラ１２は、選択されたセンサシステムにより収集されたセンサデータの補正に用いるキャリブレーションを決定する（５８）。これは、図１を参照して前述した手法により行えばよく、これにより基本的な第１条件６０が満たされない場合、第１キャリブレーションデータ２０は、センサデータを補正する際に用いるためのデフォルトキャリブレーションを設定するために用いられる。一方、第１条件が満たされた場合、第１キャリブレーションデータと第２キャリブレーションデータとの組合せが用いられてもよい（６４）。この組合せは、前述の手法のいずれか１つ以上により重み付けをされてもよい。
【００３４】
キャリブレーションは、例えば、ネットワークメッセージとして送信されることにより、広域通信網を通じてセンサシステム２６に提供される（６６）。センサシステム２６のプロセッサ３２は、例えば、データテーブルの形式やその他の保存された関連付けの形式で、このキャリブレーションを同センサシステムのデータストア３６に保存してもよい。センサにおけるパラメータのレベルを示すために、プロセッサ３２は、センサから検知されたパラメータのレベルと、関連する制御変数の値と、を取得する。次いで、プロセッサ３２は、制御変数値とキャリブレーションとを用いて、検知レベルの値を補正する。この補正されたレベルデータは、センサシステム２６のユーザインタフェース３４に提供されてもよく、および／または、このレベルデータは、同センサシステムの位置におけるパラメータのレベルの指標の提供に用いられてもよい。サーバ１０は、センサシステムの集合２６，２８，３０と通信し、センサシステム２６，２８，３０のそれぞれの位置における検知レベルの値を用いて、地理的区域の全体に亘るパラメータレベルのマップを組み上げてもよい。ある実施形態では、センサシステム２６はサーバにセンサデータを送信してもよく、次いでサーバのコントローラはそのセンサデータに関連する制御変数値とキャリブレーションとを用いてサーバでの検知レベルの値を補正する。補正されたレベル値は、センサシステムに送り返される。
【００３５】
図３は、この方法を、温度依存ゼロオフセット（本明細書ではベースラインと呼ぶ）を示す一酸化炭素センサに適用した例を示す。
【００３６】
図３を参照して説明される例では、一酸化炭素センサは、スクリーン印刷式電気化学センサを有してなり、このセンサは、０ｐｐｍから１０００ｐｐｍの測定範囲と、０．５ｐｐｍの検出限界と、１００ｐｐｂ未満の解像度と、−３０℃から５５℃の動作温度範囲（推奨連続−２０℃から４０℃）と、相対湿度１５％から９５％の（結露しない）動作湿度範囲（推奨連続）および相対湿度０％から９５％超（断続的）と、を備える。このようなセンサは、Ｓｐｅｃ  Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＬＬＣ（８４３０  Ｃｅｎｔｒａｌ  Ａｖｅ．，  Ｓｕｉｔｅ  Ｄ  Ｎｅｗａｒｋ，  ＣＡ  ９４５６０、製造番号３ＳＰ＿ＣＯ＿１０００、パッケージ１１０−１０９）から市販されている。ただし、これと同じ方法は、温度依存ベースラインオフセット（ゼロ誤差）を有する任意の他のセンサに適用されてもよい。本開示において明らかに、上記センサシステムは、図１と図２とを参照して前述したシステムなどの一実施例に過ぎない。
【００３７】
これらの例と同様に、特定のセンサが配置される場合、そのセンサに用いるキャリブレーションは、第１キャリブレーションデータに基づく。これは実質的にデフォルトキャリブレーションであり、類似のセンサシステム２６，２８，３０の集合から取得されたセンサデータから算出されたものでもよい。時間と共にデータが同特定のセンサから取得されると、キャリブレーションは、第１キャリブレーションデータと同特定のセンサから得られた第２キャリブレーションデータとの重み付き組合せに基づいた状態に移行する。
【００３８】
センサが配置された後、図３に示される方法は、次のとおり進行する。第１キャリブレーションデータ２０は、データストアからの取得、または複数のセンサのそれぞれにおける環境汚染物質のレベルを示す第１センサデータからの算出、のいずれかにより取得される（５０）。この第１キャリブレーションデータは、ある温度範囲での温度とセンサからの信号レベルとの関係を含む。この第１キャリブレーションデータは、取得方法に係わらず、温度の関数としてのゼロレベルオフセット、すなわち一定範囲の異なる温度値のそれぞれにおける一酸化炭素レベルがゼロの存在下におけるセンサ出力の予想レベルを表してもよい。
【００３９】
さらに動作が進むと、センサシステム２６は、センサデータのアイテムをサーバ１０に提供する（７０）。このセンサデータのアイテムは、一酸化炭素レベルと、対応する温度（一酸化炭素（ＣＯ）レベルが検知された時の温度を表す）と、を含む。サーバのコントローラ１２は、任意の温度における最小レベルの一酸化炭素の測定値を決定する（７２）。この測定値は、各温度での最低値のグループを選択して、その選択値に基づいて（例えば、それら選択値の平均値や中央値などの平均、または同選択値同士の何らかの重み付き組合せに基づいて）最小レベルを選択することにより決定されてもよい。
【００４０】
これにより任意の温度におけるセンサのゼロレベルの推定値（床レベル推定値）が得られる。この推定値の基となるデータのアイテムと、関連する床レベル推定値とは、サーバにおけるデータストア１６に保存されてもよい。
【００４１】
次いでコントローラ１２は、この最小レベルの推定値を信頼性あるものとして扱う上で、十分な数のセンサデータ（「第２センサデータ」と呼ばれる）のアイテムが特定のセンサシステム２６から収集されたか否かを判定する（７４）。この判定は、選択された温度値の集合のそれぞれにおいて、ある閾値数の一酸化炭素レベルの読取値が収集されたか否かを判定することにより行われる。コントローラ１２は、この第１条件に基づいて、デフォルトキャリブレーションのみの使用から、第２センサデータに基づくキャリブレーションに切り替えるべきか否かを判定する。少なくとも最小個数の第２センサデータのアイテムが制御変数（この場合は温度）の値あたりに収集されていた場合、キャリブレーションは切り替えられる。収集されていない場合は、十分な数密度のデータポイントが収集されるまでデフォルトキャリブレーションの使用が継続される。
【００４２】
この第１条件の充足に考慮される第２センサデータのアイテムは、適格性基準を満たすアイテムに限定される。選択された値範囲内に存在しないセンサデータのアイテムは、不適格として拒絶されてもよい。この範囲は、装置の物理的特徴に基づいて選択されてもよい。例えば、非物理的な値や範囲外の値などは、無視されてもよい。値の選択範囲は固定されていてもよく、および／または、データモデルを第２センサデータにフィッティングさせることに基づいて選択されてもよい。例えば、コントローラ１２は、（指数曲線などの）データモデルを温度の関数である第２センサデータにフィッティングさせ、このデータモデルに関する閾値偏差を選択することにより、適格性基準を決定してもよい。この範囲に収まらないデータアイテムは、第２センサデータから除外される。これら２つの適格性基準は、組合されて適用されてもよい。例えば、固定範囲外の値を、データモデルが残りの値にフィット（適合）する前に切り捨て、そのフィットしたモデルからの閾値偏差を超える異常値を不適格とみなすこともできる。
【００４３】
残りの（適格な）サンプルが、離散温度値の集合のそれぞれについて、前記閾値数の一酸化炭素レベルの読取値を提供しない場合は、第１条件を満たさないとみなされ、センサシステム２６は、第１キャリブレーションデータのみに基づくキャリブレーションを用いて動作を続ける（７６）。
【００４４】
一方、適格な第２センサデータのアイテムが第１条件を満たす場合は、コントローラ１２は、第１キャリブレーションデータと、センサシステム２６から収集した適格なセンサデータのアイテムと、の両方に基づいて、センサシステム２６の新たなキャリブレーションを決定する（７８）。
【００４５】
この組合せを算出するために、コントローラ１２は、各温度で、指数曲線を第１キャリブレーションデータと第２センサデータの床値とにフィッティングさせる。このフィッティングを決定するために、コントローラ１２は、１つ以上の下記事項にしたがって第２センサデータの寄与率に重みを付ける。
・第２センサデータのアイテムの大まかな個数、例えば、各温度で収集された第２センサデータのアイテム数に基づく各温度値における重み付け。
これにより、床レベルの信頼性の高い測定値（多数の繰り返しの観察に基づいて決定される）は、少数の観察に基づいて決定される測定値よりも、大きな重みを与えられる。
・適格性との関連で前述した品質基準などの第１品質基準を満たす第２センサデータのアイテムの個数。
例えば、この品質基準は、汚染物質の予想レベルからの最大偏差でもよい。これにより、データがスパイクなどの異常を含む場合に、重みは減らすことができる。
・選択された温度範囲での、第２センサデータの床値にフィットした曲線の勾配および／または値。
これにより、観察用として決定されたセンサの特性が同センサ種類の既知の特性に一致しない場合に、重みを減らすことができる。例えば、約０℃から５℃の低温域の勾配が所定の閾値を超える場合、および／または、マイナスの場合、重みは減らすかまたはゼロに設定することができる。一方、データにフィットした曲線が予想どおりの挙動を示す場合、重みは増すことができる。
・第２センサデータの床値にフィットした曲線の単調性。
この曲線が単調性を示さない場合、例えば、必ずしも温度の増加に伴い値が増えない場合、コントローラ１２は、重みを減らしてもよい。単調性は、この曲線を求めるための指数モデルのフィッティングから取得される係数の符号に基づいて評価されてもよい。これにより、単調性に関するデータ系列全体の調査の必要は、避けられる。
【００４６】
重みが決定されると、コントローラ１２は、その重みを用いてフィッティングを決定し、類似のセンサの集合が持つ既知の特性と、センサ自体が持つ特定の特性との両方を考慮したキャリブレーションベースラインを決定する。このキャリブレーションベースラインは、サーバ１０において、同センサから取得されたセンサデータを補正するために用いられる。さらに、または代替として、キャリブレーションは、センサシステムに提供される（８０）。次いで、センサシステム２６は、このキャリブレーションと温度の測定値とを用いて検知レベルの補正値を決定することができる。
【００４７】
センサシステム２６がその地理的位置を示す位置情報もサーバ１０に提供する場合、サーバ１０は、検知レベルの地理的マップを提供するために、例えば、複数のセンサが配置された位置間を補間することにより、センサレベルの値とこの位置情報とに基づいてマップを組み上げることができる。このマップは、センサからの新たなセンサデータの受信に応じて更新されてもよい。
【００４８】
図４は、地理的区域の周囲に分布した複数のセンシングデバイス２６０，２８０，３００，３１０，３２０，３４０，３６０，３８０，４００と、これらのセンサと通信するコントローラ５００と、を備える装置を示す。
【００４９】
センシングデバイス２６０−４００は、汚染物質レベルなどの環境パラメータのレベルを検知するように構成される。また、センシングデバイス２６０−４００は、検知レベルの値に関連した制御変数の少なくとも１つの値を示すデータを提供するように構成される。これらセンシングデバイスは、このデータをコントローラ５００に提供するように構成される。
【００５０】
コントローラ５００は、センサデータを取得するために、センシングデバイス２６０−４００のそれぞれと通信するように接続されている。コントローラ５００は、これらのセンシングデバイスのそれぞれにキャリブレーションデータを保存するように構成される。一般に、このキャリブレーションデータは、制御変数とセンサ信号レベルとの間の関係を含む。
【００５１】
また、コントローラ５００は、各センシングデバイスの識別子と、そのセンシングデバイスの位置を示す位置情報と、の間の関連付けを保存する。場合により、この情報は、センシングデバイスが配置されるとき、または、それ以外の間隔で、センシングデバイスからコントローラ５００に提供されてもよい。
【００５２】
動作時には、コントローラ５００は、センシングデバイスのそれぞれから第１センサデータを取得し、この第１センサデータを用いて、少なくとも１つの制御変数の変化を考慮したキャリブレーションを決定する。これは、選択されたデータモデルを関連する制御変数データを用いたセンサデータにフィッティングすることにより、行われてもよい。次いで、追加のセンシングデバイス４００は、他のセンシングデバイスが分布された地理的区域に配置される。コントローラは、この追加のセンシングデバイス４００からセンサデータと関連する制御変数値とを取得する。これにより、選択されたセンサの地理的位置における環境パラメータのレベルを示すデータが得られる。言うまでもなく、同位置は、他の個々のセンシングデバイスの特定の位置と異なってもよい。
【００５３】
次いでコントローラ５００は、キャリブレーションデータと、制御変数値と、追加のセンシングデバイスからのデータと、に基づいて、追加のセンシングデバイスの地理的位置における環境パラメータのレベルを決定する。
【００５４】
一般に、キャリブレーションデータは、（ａ）地理的区域に既に配置されたセンシングデバイスのグループから収集されたデータに基づいて決定された、第１キャリブレーションデータの集合と、（ｂ）地理的区域に配置された追加のセンシングデバイスのみから取得されたセンサデータに基づいて決定された追加（第２）キャリブレーションデータと、の組合せを含む。この２種類のキャリブレーションデータは、第２センサデータのアイテムの個数の増加と共に増加する第２キャリブレーションデータの重みを用いて組合される。この個数は、本明細書で別途説明される適格性基準を満たすアイテムの個数に限定されてもよい。
【００５５】
さらに、この構成は、移動体通信デバイスを要さずに、あるいは独立した広域通信網を用いることなく、図２および／または図３を参照して前述した方法を実施するために使用されてもよい。これらの例と同様に、明らかに、上記装置は、一酸化炭素レベルを測定して、上記手法に用いるセンサに影響を与える可能性のある温度の変化を制御するために使用されてもよい。
【００５６】
本開示において明らかに、図４を参照して述べたセンシングデバイスは、図１と図５とを参照して述べたセンサシステムなどのセンサシステムを含む。このようなシステムの一例は、例えば、広域網を通じてコントローラ５００と通信するように構成された通信装置に接続する短距離通信リンク（例えば、ブルートゥース（登録商標））などの無線リンクを有するセンサがある。また、このような通信装置の例は、ブルートゥース（登録商標）ゲートウェイを含む。これらの代わりに、センサデバイスは、コントローラ５００に直接センサ信号を提供するように構成された基本通信インタフェースを有するセンサを備えてもよい。
【００５７】
図５は、移動体通信ハンドセット２７とセンサ２９とを備えたセンサシステム２６を示す。このようなセンサシステムは、図１と図２とを参照して述べた装置と方法とに使用されてもよい。
【００５８】
移動体通信ハンドセット２７は、プロセッサ３２と、データストア３６と、通信インタフェース４０と、ユーザインタフェースと、を備える。
【００５９】
プロセッサ３２は、データストア３６に接続されてデータの読み込みと書き込みとを行うと共に、通信インタフェース４０を介して通信を行うように構成される。ユーザインタフェース３４は、プロセッサ３２に制御されるディスプレイと、オペレータコマンドを受信する入力装置と、を備える。
【００６０】
通信インタフェースは、センサと通信するための短距離無線（例えば、ブルートゥース（登録商標））などの少なくとも１つのローカルチャネルと、携帯電話網および／またはインターネットなどの広域通信網２４を通じて通信するための広域チャネルと、を含む。
【００６１】
センサは、環境パラメータのレベルと制御変数とを検知するように構成され、機械読取式識別子データを備える。センサは、検知レベルと制御変数データとをハンドセットに提供するためにローカルチャネルを介して通信するように動作可能である。ハンドセットは、センサから識別子データを取得することもできる。この識別子データの取得は、ローカルチャネルを通じて行われてもよく、あるいは、ハンドセットがセンサから識別子データを読取ることにより行われてもよい。この読取りは、例えば、バーコードリーダやＱＲコード（登録商標）リーダを用いて行われてもよく、または光学式文字認識ソフトウェアを用いて行われてもよい。
【００６２】
動作時には、ハンドセットは、センサから上記識別子を取得し、通信インタフェースを作動して、広域通信網２４を通じてその一意の識別子をハンドセットから遠隔装置（例えば、図１に示されるようなサーバ１０）に送信する。次いで、ハンドセットは、広域通信網２４を通じて上記遠隔装置からセンサのキャリブレーションを受信する。
【００６３】
最初に、このキャリブレーションは、第１キャリブレーションデータの集合のみに基づく。この第１キャリブレーションデータは、環境パラメータのレベルを検知するように構成される複数の類似のセンサのそれぞれから取得された第１センサデータに基づいて決定されている。本開示において明らかに、遠隔装置は、一意の識別子に基づいてこの第１キャリブレーションデータを選択してもよい。すなわち、この選択は、例えば、センサ種類を識別し、次いで、保存されたキャリブレーションの集合のいずれか１つから選択することにより行われてもよい。
【００６４】
次いでハンドセットのセンサは、環境パラメータのレベルと、任意に制御変数のレベルと、を示す第２センサデータの複数のアイテムを検知する。次いで、ハンドセットのプロセッサ３２は、前記キャリブレーションと、この第２センサデータと、に基づいてハンドセットにおける環境パラメータのレベルの指標を提供する。
【００６５】
また、ハンドセットは、第２センサデータの複数のアイテムを遠隔装置に送信してもよい。これに応じて、遠隔装置は、この第２センサデータに基づいて修正キャリブレーションを決定してもよい。次いで、この修正キャリブレーションは、環境パラメータのレベルを示すハンドセットにおいて使用されるキャリブレーションを更新するために用いられる。この修正かつ更新されたキャリブレーションは、第１キャリブレーションデータに加えて第２センサデータも考慮に入れられる。これは、第２センサデータ自体に基づくか、または、その後に第１キャリブレーションデータと組合せることができる第２センサデータにフィットしたキャリブレーション曲線を用いることで行われてもよい。この組合せは、ここに述べたいずれか１つ以上の重みなどの重みを用いて行われる。
【００６６】
図３およびその他の図のいくつかを一酸化炭素センサとの関連で説明したが、同様の手法は、任意の適切なセンサから得られたデータの調整にも用いられてもよい。センサは、類似のセンサのグループから構成され、各センサは、湿度などの環境パラメータ、または、他の種類のパラメータ（例えば、花粉や埃などの浮遊微小粒子、殺虫剤などの噴霧剤、ＮＯｘなどのガス状汚染物質などの汚染物質のレベル）を検知するように構成されてもよい。
【００６７】
第１キャリブレーションデータは、ここに述べた方法の一部として算出されてもよい。例えば、第１キャリブレーションデータの算出は、類似のセンサシステムの集合からセンサデータをサンプリングして、その集合から収集したセンサデータに基づいて特定の制御変数のベースラインまたは他の系統的補正を推定することにより行われてもよい。これにより、本開示のある実施形態において、第１キャリブレーションデータは、センサの集合から収集された測定値に基づく間隔で更新される。ただし、実施形態によっては、第１キャリブレーションデータは固定されていてもよく、例えば、更新する必要のない保存データ値から構成されてもよい。
【００６８】
キャリブレーションが第１キャリブレーションデータと特定のセンサから得たデータとの組合せに基づいて決定される場合、そのキャリブレーションは、センサデータ自体と第１キャリブレーションデータとの組合せに対して重み付けすることにより、または、先ず、データモデルをセンサデータにフィッティングして第２キャリブレーションデータを取得（同センサデータへのデータモデルのフィッティング）して、その後、このフィッティングと第１キャリブレーションデータとの重み付き組合せを決定することにより、決定されてもよい。
【００６９】
図３を参照して述べた例では温度を制御変数として用いているが、追加または代わりの制御変数が本方法において考慮されてもよい。キャリブレーションが可能な制御変数の例としては、温度、湿度、圧力、光量、加速度、速度、局所重力がある。また、キャリブレーションが可能な制御変数の例は、その他の検知対象のレベルと同時に検知可能な任意のその他の制御変数を含む。その他の制御変数の例としては、方位、位置、高度、揮発性炭化水素などのその他の汚染物質のレベルなどがある。
【００７０】
制御変数値は、センサのコンポーネント、または、制御変数値を決定するように構成された他のデバイスにより提供されてもよい。例えば、個別デバイスまたは統合デバイスは、センサシステムまたはその近傍に設けられてもよい。制御変数値および／またはセンサデータは、関連付けられるセンサの識別子と共に提供されてもよい。
【００７１】
図３を参照して述べたキャリブレーションは、ベースライン補正またはゼロレベル補正であるが、他の種類の系統的誤差およびバイアスが本方法で扱われてもよい。
【００７２】
図３を参照して述べた例において、デフォルトベースライン補正から切り替える条件の充足に使える第２センサデータのアイテムは、選択された適格性基準を満たすアイテムに限られる。しかしながら、実施例によっては、センサから取得される全てのサンプルが使用されてもよい。図３の例における適格性基準は、第２センサデータにフィットしたデータモデルについての閾値偏差に基づくが、これよりも単純な適格性基準が適用されてもよい。例えば、適格性基準は、選択された最大限界を超えたことにより平均（中央値または平均値など）から外れた値を除外するものでもよい。この適格性基準は、制御変数の特定の値（例えば、特定の温度）に関連する平均値や中央値、または、制御変数の特定の範囲、あるいは、制御変数の全ての値の総平均であってもよい。最大限界は、分散などデータ値の拡がりの測定値に基づいて選択されてもよい。
【００７３】
図３を参照して述べたキャリブレーションは、制御変数の指数関数を第２センサデータの床値にフィッティングしてベースライン補正を行うことで提供されるが、他のデータモデルが使用されてもよい。実施形態によっては、データモデルは、センサの種類に基づいて選択される。例えば、センサは、ネットワークを通じて取得されたデータにより識別されてもよく、キャリブレーションの識別に用いるデータモデルがこれに適合するように選択される。サーバ１０は、複数の種類のセンサのそれぞれと、１つ以上の対応するデータモデルと、の関連付けを保存してもよい。これによりセンサは、そのセンサを識別する情報に基づいて適切なデータモデルを選択することができる。
【００７４】
ここに述べたフィッティング手順は、線形回帰を備えるものでもよく、また非線形メリット関数に基づくものでもよい。実施例によっては、対数線形フィッティングが使用される。任意の特定の例で用いられるフィッティング手順および／またはメリット関数の性質は、センサデータにフィッティングされるデータモデルに基づいて選択される。適当なフィッティング手順の例は、「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ（Ｃ言語による数値計算のレシピ）；Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」、第２版（２００２年）、ケンブリッジ大学プレスシンジケート（ピットビルディング、トランピントンストリート、ケンブリッジ  ＣＢ２  １ＲＰ）にみられる。
【００７５】
ここに述べた広域網は、任意の地理的に分散した通信網（telecommunications network）により提供される。この広域網はパケット交換式でもよく、少なくとも一部に携帯通信網（cellular telecommunications network）を備えてもよい。ここに述べた広域通信インタフェースは、このようなネットワークを通じて通信するように動作可能な任意のインタフェースを備えている。このインタフェースの例として、パケット交換網を通じて通信するモデムがあり、このモデムは有線および／または無線のコンポーネントを備えてもよい。また、このインタフェースは、ＧＳＭ（登録商標）、ＧＰＲＳ、３ＧＰＰ、ＬＴＥ、およびその他の移動体通信インタフェースを備えてもよい。
【００７６】
図１と図５とに示される移動体通信装置はハンドセットとして説明したが、本開示において明らかに、この移動体通信装置は、広域網を通じて通信し、かつ必要なデータ処理能力を有する、任意のユーザ装置（ＵＥ：user equipment）を包含してもよい。この移動体通信装置は、手持式携帯電話、移動体ブロードバンドアダプタを備えたラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ブルートゥース（登録商標）ゲートウェイ、特別設計の電子通信装置、または、任意のその他の装置であってもよい。当然ながらこの移動体通信装置は、例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ：global positioning systems）装置を用いて、および／または他の方法に基づいて（例えば、ＷＬＡＮ（無線LAN）信号と通信信号（telecommunications signals）からの情報を用いて）、自身の位置を決定するように構成されてもよい。
【００７７】
図面全般を参照して、ここに述べたシステムと装置との機能を示すために、模式的機能ブロック図が使われていることは、明らかである。ただし、これら機能は、本方法において分割される必要はなく、また後述の特許請求の範囲に記載された構造以外のいかなる特定のハードウェアの構造も包含するものではないことは明らかである。各図に示した１つ以上の構成要素の機能は、さらに分割されてもよく、および／または、本開示の装置全体に亘って分布されてもよい。実施形態によっては、各図に示した１つ以上の構成要素の機能は、１つの機能ユニットに統合されてもよい。例えば、センサシステムにおけるセンサと移動体通信装置との機能は、１つの装置に統合してもよく、あるいは、２つ以上の分離可能なデバイスに別々に分割されてもよい。
【００７８】
上記各実施形態は説明のための例として示したものであり、さらなる実施形態も考えられ得る。例えば、一実施形態において、本開示は、センサシステムを制御する方法であって、複数のセンサのそれぞれから、同複数のセンサのそれぞれにおける環境汚染物質のレベルを示す第１センサデータを取得する工程と、第１センサデータに基づいて第１キャリブレーションデータを決定する工程と、選択されたセンサから広域通信網を通じて、第２センサデータの複数のアイテムであって複数のアイテムのそれぞれは選択されたセンサに検知された環境汚染物質のレベルを示す複数のアイテムを取得する工程と、第２センサデータと第１キャリブレーションデータとに基づいて選択されたセンサのキャリブレーションを決定する工程と、選択されたセンサにおける環境汚染物質のレベルの指標であってキャリブレーションを用いて補正される指標を提供する工程と、を含む、ことを特徴とする方法を提供する。指標の提供は、広域通信網を通じて、選択されたセンサを含むセンサシステムにキャリブレーションを送信する工程を含み、それによりセンサシステムのプロセッサは補正値を決定してもよい。あるいは、指標の提供は、広域通信網を通じて、サーバにセンサデータを送信する工程を含み、それによりサーバはキャリブレーションを適用してセンサデータを補正してもよい。この補正されたセンサデータは、必要に応じて、センサシステムに送り返されてもよい。いずれか１つの実施形態（この段落で述べた実施形態など）に関連して述べた特徴は、いずれも単独または本明細書の他の箇所で述べた他の特徴と組合せて用いることができることは明らかである。また、任意の他の実施形態の１つ以上の特徴と組み合せて用いたり、任意の他の実施形態を任意に組合せて用いたりすることができることは明らかである。さらに、前述されていない同意儀のものや変更も、添付した特許請求の範囲で規定された本発明の範囲を逸脱することなく用いられてもよい。
【００７９】
実施形態によっては、センサは、感度特性の指標を備えていてもよい。この指標は、例えば、機械読取式マーカの形式でセンサ自体に備えられてもよい。本開示の実施形態は、この指標を取得する工程と、それを用いて保存された感度特性の集合から第１キャリブレーションデータを選択する工程と、を含んでもよい。これにより、第１キャリブレーションデータは、任意のセンサについてのキャリブレーションのより良い開始点を提供することができる。
【００８０】
ただし、本開示の記述から明らかに、本開示の方法は、センサの詳細を知らなくても実施することができる。すなわち、サーバは、ＣＯセンサが使用中であることを知っている必要はなく、またそのセンサが所定の感度を有していることを認識している必要もない。
【００８１】
さらに、本開示において、制御変数の値に基準が設けられており、これは、離散値またはヒストグラムのビン（bins）などの離散値の範囲に関連していることは明らかである。例えば、十分な数のセンサデータの値が観察されたか否かの判定に用いる第１条件は、一連のビン（例えば、ビン４、６、８の代わりにビン３−５、５−７、７−９）のそれぞれにおけるデータ値の数に基づくことができる。このビンは、オーバーラップしていてもよい（すなわち、３−５、４−６、５−７など）。言うまでもなく、これらの数値やビンの幅（bin widths）は、単なる例示に過ぎず、他の値や範囲を使用することも可能である。
【００８２】
実施例によっては、１つ以上のメモリ素子は、ここに述べた動作の実行に用いるデータおよび／またはプログラム命令（program instructions）を保存することができる。本開示の実施形態は、この明細書に記載および／または特許請求の範囲に記載の方法のうちいずれか１つ以上の方法を実行させるためにプロセッサをプログラムするように動作可能なプログラム命令を含む、および／または、この明細書に記載および／または特許請求の範囲に記載のデータ処理装置を提供する、有形で持続的な記憶媒体を提供する。ここに述べたデータストアは、コンピュータ読取可能なデータと命令とを保存する揮発および／または不揮発メモリを含んでもよい。
【００８３】
ここに述べたプロセッサとコントローラ（およびそれらの働き）は、ロジックゲートのアセンブリなどの固定論理や、プロセッサによって実行されるソフトウェアおよび／またはコンピュータプログラム命令などのプログラマブルロジックを用いて、実施されてもよい。その他の種類のプログラマブルロジックは、プログラマブルプロセッサ、プログラマブルデジタルロジック（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array））、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：erasable programmable read only memory）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：electrically erasable programmable read only memory）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、その他の種類のデジタルロジック、ソフトウェア、コード、電子取扱説明書、フラッシュメモリ、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気カードもしくは光学式カード、電子取扱説明書の保存に適したその他の種類の機械読取式媒体、または、それらの任意の適当な組合せを含む。
【図１】
2019527344.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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